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利用深度卷積神經網路辦識超音波影像增強診斷分化型甲狀腺癌

為了解決材積英文cbm的問題，作者陳維健 這樣論述：

背景臨床上甲狀腺癌大部分為濾泡上皮細胞來源分化型甲狀腺癌。雖然最常見為乳突癌(PTC)，但仍有幾種相對少見但較難診斷的病理分類如濾泡癌(FTC)等。故希望利用遷移學習方式訓練深度卷積神經網路(deep convolutional neural network)，增強分化型甲狀腺癌的診斷能力。研究材料與方法本研究回溯財團法人長庚紀念醫院2003年1月至2020年7月收集的病歷等資料進行分析。共收納421位DTC病例及391位良性甲狀腺腫瘤的病例。以監督式學習(supervised learning)及遷移學習(transfer learning) 的方式訓練InceptionV3、ResNet

101及VGG19辨識惡性與良性甲狀腺腫瘤。結果病例根據惡性及良性的病理組織學被分為PTC、FTC、濾泡型甲狀腺乳突癌(Follicular variant of PTC)、Hürthle細胞癌(Hürthle Cell Carcinoma)以及良性結節。超音波影像經過裁切及前處理後收集到的腫瘤影像共有2308張。InceptionV3、ResNet101及VGG19經過遷移學習後總準確率分別達76.5%、77.6%及76.1%。InceptionV3及VGG19分別有較高的靈敏度(Sensitivity)及特異性(specificity)。Area under curve(AUC)在Ince

ptionV3、ResNet101及VGG19分別達0.82、0.83及0.83。結論使用遷移學習的方式訓練的深度卷積神經網路已能夠應用在臨床上，且可以提升診斷分化型甲狀腺癌的準確率，包括診斷最困難的甲狀腺濾泡癌等。在未來人工智慧電腦醫療診斷輔助工具(computer aided diagnosis)配合臨床醫師能簡單利用超音波準確地診斷甲狀腺癌。

雙軌制度下專利訴訟禁反言適用-以跨程序禁反言為中心

為了解決材積英文cbm的問題，作者林上倫 這樣論述：

民國96年智慧財產案件處理法的增訂處理過去專利侵權民事訴訟中，民事訴訟因涉及行政事件而產生延宕係我國專利實務上一直存在的問題。而專利侵權的民事訴訟中，基於無效之專利不生侵權之結果，系爭專利之有效性為常見的抗辯及重要的訴訟攻防。惟專利侵權訴訟是民事事件，而已核發之專利是否應廢棄系行政事件。故過去我國專利侵權訴訟中，被告如提出系爭專利有應撤銷、廢止之原因，民事法院會基於專利有效性為專利侵權爭議之先決問題，依照民事訴訟法第182條第2項裁定為訴訟停止。待舉發之行政處分經後續行政訴訟審理確定後，再為民事侵權訴訟之裁判。實務運行上，經人民舉發之專利至行政機關為廢棄之確定行政處分之間有耗費多年進行行政爭

訟的情況，導致專利權之侵害無法於民事法院獲得及時保護之結果。 為解決前述因審判權分立而導致訴訟延宕之問題，智慧財產案件處理法第16條作出如下規定：「當事人主張或抗辯智慧財產權有應撤銷、廢止之原因者，法院應就其主張或抗辯有無理由自為判斷，不適用民事訴訟法、行政訴訟法、商標法、專利法、植物品種及種苗法或其他法律有關停止訴訟程序之規定。 」依此規定，智慧財產法院審理專利侵權訴訟中，如被告提出專利權人專利有應撤銷、廢止之原因，法官不得為訴訟停止，而應自為判斷。足可見立法者為解決前述侵害專利訴訟無法於民事法院獲得及時保護之問題，以賦予民事法院法官判斷專利無效抗辯事由之權限做為解決方法，期望民事訴訟中不再

有民事法官裁定停止訴訟的情形發生，以達到專利侵權訴訟獲得及時解決之目的。惟該法並未說明，民事法院為專利有效性之判斷之效力及此判斷和行政事件判斷之關係。對此相關之制度有他國可以借鏡，自美國法觀之，美國之專利侵權訴訟及領證後複審程序行之有年，其領證後複審程序亦類似於我國舉發程序，累積之實務見解及法律規定值得我國參考。另外，自2011年美國專利法修正以來，新增的多方複審程序（Inter Partes Review）中，法條明文法規上禁反言(Statutory Estoppel)之情形，此新制度適用禁反言之適用範圍值得研究。而美國民事、行政一元論的體系下，由聯邦巡迴上訴法院統一處理地方法院和行政機關爭

議之方式，雖和我國體制迥異，亦值得我國參考。回歸台灣，我國關於民事訴訟中爭點效之適用範圍即有諸多爭議；更遑論隸屬於行政事件之專利舉發、撤銷等等情形是否受到民事判決影響。此討論超出我國現行對於爭點效之討論，自法院智慧財產案件審理制度研究修正委員會第五次會議紀錄中亦可看見，許多學者皆以跨程序爭點效殊難想像作為不贊成之理由。本文期許，藉由觀察美國實務上關於複審程序對於禁反言之操作，找到我國在雙軌制下專利侵權訴訟和專利舉發之平衡。